XGBoost 모델에서의 피처(Feature) 관리 중요성XGBoost는 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 강력한 알고리즘 중 하나로, 높은 예측 성능과 빠른 처리 속도로 많은 주목을 받고 있습니다. 하지만 모델을 성공적으로 구축하고 활용하기 위해서는 피처(Feature) 관리가 매우 중요합니다. 특히 모델 학습 시 사용한 피처와 예측 시 사용하는 피처가 반드시 일치해야 한다는 점을 반드시 기억해야 합니다.학습 피처와 예측 피처가 동일해야 하는 이유XGBoost는 지도 학습(Supervised Learning) 기반으로 동작하며, 훈련 데이터에서 피처를 학습하여 각 피처가 예측에 얼마나 중요한지 학습합니다. 따라서 예측 단계에서도 학습 시와 동일한 피처를 동일한 순서와 구조로 입력받아야 정확한 예측을 수행..